Song, Dae-Sung;Kim, Jung-Woo;Hwang, Hee-Su;Oh, Sin-Hye;Song, Ju Han;Kim, Il-Shin;Hwang, Yun-Chan;Koh, Jeong-Tae
International Journal of Oral Biology
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제42권4호
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pp.155-161
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2017
Teeth and bones are highly mineralized tissues containing inorganic minerals such as calcium phosphate, and a growing number of evidences show that their mineral content is associated with many diseases. Although the quantification of mineral contents by micro-computed tomography(micro- CT) has been used in diagnosis and evaluation for treating bone diseases, its application for teeth diseases has not been well established. In this study, we attempted to estimate a usefulness of a high-resolution micro-CT in analysis of human teeth. The teeth were scanned by using the Skyscan 1172 micro-CT. In order to measure tooth mineral content, beam hardening effect of the machine was corrected with a radiopaque iodine-containing substance, iodoacetamide. Under the maximum resolution of $6.6{\mu}m$, X-ray densities in teeth and hydroxyapatite standards were obtained with Hounsfield unit (HU), and they were then converted to an absolute mineral concentration by a CT Analyzer software. In enamel layer of cusp area, the mean mineral concentration was about $2.14mg/mm^3$ and there was a constant mineral concentration gradient from the enamel surface to the dentinoenamel junction. In the dentin of middle 1/3 of tooth, the mean mineral concentration was approximately $1.27mg/mm^3$ and there was a constant mineral concentration gradient from the outer of root to the pulp side, ranging from 1.3 to $1.06mg/mm^3$. In decay region of dentin, the mineral content was gradually decreased from the intact inner side to the decayed surface. These results suggest that high-resolution micro-CT can be as a useful tool for non-invasive measurement of mineral concentration in teeth.
원자력 사고후 시간경과에 따른 작물체내 핵종 농도를 보다 현실적으로 예측할 수 있는 방법을 수립하고 단위 건침적에 대하여 백미와 배추내 $^{90}Sr$ 및 $^{137}Cs$의 50 년간 농도를 예측하였다. 비생육기 사고의 경우 농도는 두 핵종 모두 시간경과에 따라 서서히 감소하였고 50 년 내내 $^{90}Sr$이 $^{137}Cs$보다 높았다. 생육기 사고의 경우 처음 1년간 농도는 비생육기 사고에 비해 대체로 $^{90}Sr$은 최고 30 배, $^{137}Cs$은 최고 1,000 배 정도까지 높았다. 50 년간의 누적농도는 백미에서는 비생육기 사고의 경우 $^{90}Sr$이, 생육기 사고의 경우 $^{137}Cs$이 더 높았으나 배추에서는 어느 경우에나 $^{90}Sr$이 더 높았다. 생육기 사고시 50 년간의 누적농도에 대한 지배적 경로는 대체로 $^{90}Sr$의 경우 뿌리흡수, $^{137}Cs$의 경우 작물체 직접오염이었다. 재부유의 영향은 무시할 수 있을 정도였다. 예측결과에 입각하여 사고 조건별로 대책의 방향을 제시하였다.
국내 원목수요량의 대부분을 수입에 의존하고 있는 우리 나라는 해외원목의 안정적 공급이 필수적이다. 이를 위해서는 해외원목시장의 전반적인 동향을 정확히 파악하고 그 움직임을 예측할 수 있는 능력이 무엇보다 중요하다. 따라서 본 연구는 우리 나라의 주요 원목 수입 대상국의 시계열 수입가격을 이용하여 가격들간의 인과관계 규명과 특정 시장의 예상치 못한 외부충격에 대하여 다른 시장들이 어떻게 반응하는 지를 분석하였다. 이를 위하여 벡터자기회귀(VAR) 모형을 추정하여 인과성 검정 및 오차분산분해분석, 충격반응분석을 수행하였다. 그 결과, 우리 나라에 수입되는 원목중 약 40%를 차지하고 있는 뉴질랜드와 러시아 원목수입가격은 과거 자국의 가격에 의해서만 설명될 뿐 다른 나라의 영향을 전혀 받지 않는 것으로 나타났다. 반면 다른 나라들에 있어서는 자체 자국의 수입가격뿐만 아니라 다른 나라들의 수입가격에 영향을 받는 것으로 나타났다. 충격반응분석 결과에 있어서는 뉴질랜드 원목시장에 충격이 발생할 경우 자체시장은 물론 PNG와 미국 원목수입가격에 영향을 미치고, 칠레의 경우에서도 자체시장 뿐만 아니라 러시아, 미국 원목수입가격에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이외 국가들은 자체가격에서만 민감하게 반응하는 것으로 분석되었다.
이 연구의 목적은 치주인대 섬유아세포에 MTA를 접촉시킨 뒤 성장인자 transforming growth factor-beta1 $(TGF-\beta1)$, fibroblast growth factor-2 (FGF-2) 및 cytokine interleukin-6 (IL-6)의 발현량 변화를 측정하는 것이다. MTA군에서는 100 mg씩의 ProRoot MTA와 증류수를 혼합하고, IRM군은 동량의 IRM 분말을 용액에 혼합하여 이 시료들을 경화반응이 진행되도록 7일간 놓아두었다. 사람의 치주인대 섬유아세포를 배양하여 MTA와 IRM시료 상에 well당 $1\times10^5$개 수준으로 도포한뒤 6, 12, 24, 48시간 동안 배양하였다 (n = 5). 대조군으로는 재료의 접촉 없이 배양한 세포를 사용하였다. 시료에서 상층액을 분리하여 $TGF-\beta1$, FGF-2, IL-6의 발현량을 enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA)법으로 측정하였다. MTA군에서, 성장인자인 $TGF-\beta1$과 FCF-2는 대조군에 비해 유의성 있게 발현이 억제되었으며 (p < 0.05), cytokine인 IL-6 발현량은 대조군과 유사한 수준으로 나타났다.
해운 시황을 예측하는 것은 중요한 문제이다. 투자 방식의 결정, 선대 편성 방법, 운임 등을 결정하기 위한 판단 근거가 되며 이는 기업의 이익과 생존에 큰 영향을 미치기 때문이다. 이를 위해 본 연구에서는 기계학습 모델인 장단기 메모리 및 간소화된 장단기 메모리 구조의 Gated Recurrent Units를 활용하여 컨테이너선의 해상운임 예측 모델을 제안한다. 운임 예측 대상은 중국 컨테이너 운임지수(CCFI)이며, 2003년 3월부터 2020년 5월까지의 CCFI 데이터를 학습에 사용하였다. 각 모델에 따라 2020년 6월 이후의 CCFI를 예측한 후 실제 CCFI와 비교, 분석하였다. 실험 모델은 하이퍼 파라메터의 설정에 따라 총 6개의 모델을 설계하였다. 또한 전통적인 분석 방법과의 성능을 비교하기 위해 ARIMA 모델도 실험에 추가하였다. 최적 모델은 두 가지 방법에 따라 선정하였다. 첫 번째 방법으로 각 모델을 10회 반복 실험하여 얻은 RMSE의 평균값이 가장 작은 모델을 선정하는 것이다. 두 번째 방법으로는 모든 실험에서 가장 낮은 RMSE를 기록한 모델을 선정하는 것이다. 실험 결과 전통적 시계열 예측모델인 ARIMA 모델과 비교하여 딥러닝 모델의 정확도를 입증하였으며, 정확한 예측모델을 통해 운임 변동의 위험관리 능력을 제고시키는데 기여했다. 반면 코로나19와 같은 외부 효과에 따른 운임의 급격한 변화상황이 발생한 경우, 예측모델의 정확도가 감소하는 한계점을 나타냈다. 제안된 모델 중 GRU1 모델이 두 가지 평가 방법 모두에서 가장 낮은 RMSE(69.55, 49.35)를 기록하며 최적 모델로 선정되었다.
본 논문은 한국을 대상으로 1976년부터 2014년까지 경제성장, 전력소비, $CO_2$ 배출과 외국인직접투자(FDI) 유입 간 인과관계를 단위근 검정, 공적분 검정, 벡터오차수정모형(VECM)을 적용하여 분석한다. 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, 경제성장과 전력소비 간에는 장기적으로 양방향의 인과관계가 나타나, 상호관계를 고려하지 않은 전력소비절약정책은 경제성장에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 것으로 분석되었다. 둘째, $CO_2$ 배출은 경제성장에 대한 단방향의 장 단기적인 인과관계와 전력소비에 대한 단방향의 장기적인 인과관계를 나타내, $CO_2$ 배출 감축정책이 경제성장과 전력소비에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 것으로 분석되었다. 셋째, FDI 유입은 경제성장에 대해 단방향의 장기적인 인과관계를, 전력소비에 대해 단방향의 장 단기적인 인과관계를 나타내, FDI 유입이 상대적으로 저렴한 전력소비비용에 기반을 둔 것으로 분석되었다. 반면, FDI 유입은 $CO_2$ 배출에 대해서는 인과관계가 없는 것으로 나타났는데, 이는 서비스 산업 중심으로 이루어지는 FDI의 특성에 따른 것으로 분석되었다. 이러한 네 변수 간 인과관계들을 고려할 때, 능동적인 전력수요관리를 위한 기술개발의 확대와 화석연료에서 신재생에너지로의 신중한 전환을 위한 정책 등이 모색되어야 한다. 또한 FDI 유치의 증대에 대응하여 에너지절약시설 투자 및 설치를 통해 전력소비 감축을 유도할 필요가 있다.
계통한계가격은 발전회사들이 생산한 전력을 판매하고 받게 되는 가격으로서, 발전설비의 건설 및 보수에 대한 의사결정에서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 천연가스 가격이나 원유 가격 등을 이용하여 계통한계가격을 장기 예측하는 모형을 제안한다. 분석대상 변수들이 비정상시계열적 특성을 지니므로 변수 간 장기관계인 공적분관계에 대한 검정을 시행하고, 공적분 관계와 단기적 동학에 대한 관계식을 추정하여 오차수정모형을 구성하였다. 분석대상 기간이 짧아 분석결과의 안정성이 낮은 문제를 고려하여, 다양한 검정 및 추정기법을 사용하여 분석의 강건성을 제고하고자 하였다. 기존 연구에 비해 다양한 연료가격을 검토하고, 시계열 분석의 엄밀성과 강건성을 제고했다는 점이 본 연구가 기여한 부분이다. 분석 결과 계통한계가격과 천연가스가격, 계통한계가격과 유가, 계통한계가격과 천연가스가격 및 유가 간에 공적분 관계가 존재하는 것으로 나타나, 각각의 공적분 관계를 기반으로 오차수정모형을 추정하고 예측력을 비교하였다. 단기식에서는 오차수정항, 전력공급예비율, 시차항을 고려하였다. 각 오차수정모형의 표본외 예측력을 비교한 결과, 계통한계가격과 천연가스가격 간 공적분 관계를 이용하는 모형이 평균제곱근오차와 평균절대백분율오차 모두 가장 낮은 값을 보이는 등 예측력이 좋은 것으로 평가되었다.
우리 군에서 운용되는 전술차량은 한국의 지형적 특성을 고려하여 허브리덕션 포탈차축이 적용되었다. 허브리덕션은 전술차량의 차체를 높여 차량의 지상고를 확보하고 토크 증대를 통해 비포장, 야지 등 험로에서의 운용능력 향상을 목적으로 개발되었다. 전술차량은 내구도 주행을 포함한 다양한 성능시험을 거쳐 전력화 되었으나 일부 전방부대 운용차량에서 바퀴 파손 문제가 발생되었다. 바퀴 이탈은 운전자의 안전과 생명에 관련된 품질문제로 명확한 원인분석이 수행되어야 한다. 현장방문을 통한 고품분석 결과 허브를 포함한 손상 부품이 많아 조속한 원인규명이 곤란하였다. 이에 손상 부품별 고장발생 메커니즘 분석을 수행하여 문제발생이 허브에서 시작되었음을 규명하였다. 또한 파손의 근본원인이 허브 내부 이물 및 기공에 의한 균열임을 최종 확인하였다. 이를 바탕으로 특성요인도 분석기법을 활용하여 설계 및 제조, 출하단계에 걸친 품질개선안을 도출하였다. 제안된 개선안은 내구해석을 포함한 단품 성능시험 및 실차 내구도 주행시험을 통해 효과성을 검증하고 이를 반영함으로써 한국형 전술차량의 주행 안전성을 확보하였다. 끝으로 본 논문에서 제시한 고장발생 메커니즘 분석기법이 향후 군용차량을 포함한 유사 장비 품질문제 분석에 활용되기를 기대한다.
기계학습에서 정확한 데이터 예측을 위해서는 적절한 인공신경망 알고리즘을 선택해야 한다. 이러한 알고리즘에는 심층 신경망 (DNN), 반복 신경망 (RNN), 장단기 기억 (LSTM) 네트워크 및 게이트 반복 단위 (GRU) 신경망등을 들 수 있다. 개발자가 실험을 위해, 하나를 선택해야 하는 경우, 각 알고리즘의 성능에 대한 충분한 정보가 없었기 때문에, 직관에 의존할 수 밖에 없었다. 본 연구에서는 이러한 어려움을 완화하기 위해 실험을 통해 예측 오류(RMSE)와 처리 시간을 비교 평가 하였다. 각 알고리즘은 텐서플로우를 이용하여 구현하였으며, 세금 데이터를 사용하여 학습을 수행 하였다. 학습 된 모델을 사용하여, 세금 예측을 수행 하였으며, 실제값과의 비교를 통해 정확도를 측정 하였다. 또한, 활성화 함수와 다양한 최적화 함수들이 알고리즘에 미치는 영향을 비교 분석 하였다. 실험 결과, GRU 및 LSTM 알고리즘의 경우, RMSE(Root Mean Sqaure Error)는 0.12이고 R2값은 각각 0.78 및 0.75로 다른 알고리즘에 비해 더 낳은 성능을 보여 주었다. 기본 심층 신경망(DNN)의 경우, 처리 시간은 가장 낮지만 예측 오류는 0.163로 성능은 가장 낮게 측정 되었다. 최적화 알고리즘의 경우, 아담(Adam)이 오류 측면에서 최고의 성능을, 처리 시간 측면에서 최악의 성능을 보여 주었다. 본 연구의 연구결과는 데이터 예측을 위한 알고리즘 선택시, 개발자들에게 유용한 정보로 사용될 것으로 예상된다.
본 연구의 목적은 외부경제요인을 고려할 수 있는 새로운 산업용지 수요예측 방법을 제시하는 것이다. 분석모형은 외생변수를 고려할 수 있는 ARIMA-X를 이용하였다. 외생변수는 경제 및 산업구조를 반영할 수 있도록 거시경제, 제조업 경기실사지수 및 경기종합지수 변수들로 구성된다. 그리고 예측은 외생변수 중 산업용지 공급보다 선행하는 변수만을 사용한다. 산업용지 공급에 선행성을 갖는 변수는 수입액, 민간·정부소비지출, 총자본형성, 경제심리지수, 기계류내수출하지수, 경기종합선행지수로 나타났다. 이들 변수를 이용하여 ARIMA-X 모형을 추정한 결과, 수입액 변수만 포함된 ARIMA-X(1,1,0) 모형이 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 산업용지 수요예측은 수입액의 변화 시나리오를 반영하여 2021년부터 2030년까지의 산업용지를 예측하였다. 그 결과, 장래 산업용지 수요는 연평균 1.91% 증가한 1,030.79 km2로 예측되었다. 이 결과를 기존 지수평활법과 비교한 결과, 본 연구의 결과가 기존 모형보다 예측오차가 더 적게 나타났다. 새로운 산업용지 예측모형으로 사용가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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